A bioeconomic approach to assess the impact of an alien invasive insect on timber supply and harvesting: a case study with Sirex noctilio in eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a model that assesses the potential impact of a new alien insect species, Sirex noctilio Fabricius, on pine timber supply and harvest activities in eastern Canada. We integrate the spread of S. noctilio with a broad-scale growth and harvest allocation model. Projections of pine mortality range between 25 × 106 and 115 × 106 m3 over 20 years depending on S. noctilio spread and impact assumptions. Our model suggests Ontario could experience the highest, most immediate losses (78% of the potential losses across eastern Canada), with Quebec sustaining most of the rest of the losses over the next 20 years. Potential losses of $86 to $254 million per year are simulated after 20 years. The net present value of total harvest losses after 28 years of outbreak ranges between $0.7 to $2.1 billion. Adaptation policies decrease short-term losses by 46%–55% and delay larger harvest failures by 9–11 years. Without harvest adaptation, failures to maintain annual allowable cut levels may occur once the total area infested exceeds 15 × 106 ha. While better understanding and representing S. noctilio behaviour will involve a significant effort, there is a strong demand by policy makers for this kind of information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».